MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2567656352 · doi:10.1175/amsmonographs-d-16-0008.1

Measurements of Ice Nucleating Particles and Ice Residuals

2016· article· en· W2567656352 sur OpenAlexfundno aff
Daniel J. Cziczo, Luis A. Ladino, Yvonne Boose, Zamin A. Kanji, Piotr Kupiszewski, Sara Lance, Stephan Mertes, Heike Wex

Notice bibliographique

RevueMeteorological Monographs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeibniz-Institut für TroposphärenforschungUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignForschungszentrum JülichEnvironment and Climate Change CanadaEidgenössische Technische Hochschule ZürichDeutsche ForschungsgemeinschaftLeibniz-GemeinschaftNational Aeronautics and Space AdministrationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMet OfficeNational Science Foundation
Mots-clésSublimation (psychology)Ice nucleusIce crystalsWater iceAerosolMeteorologyAtmospheric sciencesMaterials scienceNucleationMineralogyEnvironmental scienceGeologyAstrobiologyPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It has been known that aerosol particles act as nuclei for ice formation for over a century and a half (see Dufour). Initial attempts to understand the nature of these ice nucleating particles were optical and electron microscope inspection of inclusions at the center of a crystal (see Isono; Kumai). Only within the last few decades has instrumentation to extract ice crystals from clouds and analyze the residual material after sublimation of condensed-phase water been available (see Cziczo and Froyd). Techniques to ascertain the ice nucleating potential of atmospheric aerosols have only been in place for a similar amount of time (see DeMott et al.). In this chapter the history of measurements of ice nucleating particles, both in the field and complementary studies in the laboratory, are reviewed. Remaining uncertainties and artifacts associated with measurements are described and suggestions for future areas of improvement are made.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations109
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMeteorological MonographsMême sujetAtmospheric chemistry and aerosolsTravaux en français237 207